线性回归教程

线性回归是一种常用的统计方法，用于预测一个连续值。本教程将向您介绍如何使用 TensorFlow 实现线性回归。

基础概念

线性回归的目标是找到最佳拟合线，使得这条线能够最小化所有数据点到这条线的距离。这个过程通常被称为最小二乘法。

公式

线性回归的公式如下：

y = mx + b

其中，y 是预测值，x 是输入值，m 是斜率，b 是截距。

TensorFlow 实现

以下是一个简单的 TensorFlow 线性回归示例：

import tensorflow as tf

# 创建数据
x = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([1, 3, 2, 5, 4], dtype=tf.float32)

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=1000)

# 预测
print(model.predict([[6]]))

拓展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的知识，可以访问我们的 TensorFlow 教程 页面。

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